Влияние миграции на экономический рост в странах мира

Лифшиц Марина,
ИСЭПН РАН,
[email protected]
Влияние миграции на экономический рост в странах мира
1. Введение
В результате миграции населения возникают как положительные, так и
отрицательные эффекты для экономического развития, как для мест происхождения
мигрантов, так и в местах прибытия. Их описанию посвящена обширная литература.
Основные последствия миграции перечислены в докладе ООН «Преодоление барьеров:
человеческая мобильность и развитие» [ООН, 2010]. Важнейшие положительные
следствия для мест происхождения мигрантов обычно связывают с денежными
переводами и обменом знаниями, а отрицательные – с так называемой «утечкой умов».
Для стран приема основная ценность иммиграции связана, прежде всего, с
омоложением возрастной структуры населения, что снижает демографическую
нагрузку и делает более устойчивой пенсионную систему. Другие положительные
последствия связаны с селективным характером миграционных процессов, а также с
оперативным
привлечением
на
рынок
труда
работников
востребованных
специальностей. Отрицательные эффекты связывают, в основном, с нагрузкой на
социальную систему принимающей страны.
Р. Дж. Барро и Х. Сала-и-Мартин, включив миграцию в теоретические модели
Солоу–Свэна [Solow, 1956; Swan, 1956] и в модель Рамсея [Ramsey, 1928],
модифицированную в [Blanchard, 1985; Weil, 1989], показали, что связь нетто-миграции
и экономического роста должна быть отрицательной. Чистый отток усиливает
экономический рост, а чистый приток замедляет, поскольку увеличивает предложение
труда и приводит к снижению эффективности использования основного капитала
внутри страны. Это негативное влияние особенно существенно, если человеческий
капитал мигрантов меньше, чем в среднем у местных жителей [Барро, Сала-и-Мартин,
2010, с. 490–510]. Однако эмпирические модели для регионов США и Японии показали
положительное влияние уровня нетто-миграции на экономический рост [там же, с. 619–
631]. Об аналогичных результатах упоминается также в [ООН, 2010; Глущенко,
Пономарев, 2009].
В своих теоретических моделях Барро и Сала-и-Мартин для упрощения
исходили из предположения о нулевом естественном приросте. Однако предложение
труда увеличивается не только в результате положительной нетто-миграции, но и при
естественном приросте трудовых ресурсов. Из этого следует, что нельзя адекватно
оценить влияние миграции на экономический рост, не включив в эмпирическую
модель показатель естественного воспроизводства трудовых ресурсов.
В работе [Лифшиц, 2013] исследовано влияние миграции и естественного
воспроизводства трудовых ресурсов на экономическое развитие путем включения
соответствующих показателей в модели экономического роста 155 стран мира в 19702012 гг. При этом за основу были взяты модели экономического роста Барро и Сала-иМартина, построенные для 86 стран на основе данных за 1965-2000 гг. и включающие
11 факторов.
Пространственно-временные модели множественной регрессии были построены
как для всех наблюдений, так и для выборок с положительным и отрицательным
миграционным сальдо, высоким и низким уровнем естественного воспроизводства
трудовых ресурсов (ЕВТР), а также для различных сочетаний этих двух условий.
Показателем уровня ЕВТР в исследовании служило соотношение возрастных групп 014 и 50-64 в начале каждого 15-летнего периода на временном промежутке 1970-2012.
В качестве показателя долгосрочного экономического роста использована динамика
отношения ВВП к численности трудовых ресурсов за каждые 15 лет.
Предлагаемая работа является продолжением исследования [Лифшиц, 2013]:
изменены выборки и некоторые переменные, добавлены два новых фактора, еще один
15-летний период (1999-2013) и еще 10 стран. Кроме того, исправлена ошибка в
расчетах.
Модели выявили 16 различных значимых факторов экономического роста.
Среди них несколько показателей, характеризующих миграционные процессы: 1)
уровень нетто-миграции, 2) доля международных мигрантов в населении, 3) уровень
образования мигрантов по странам исхода и 4) доля в ВВП сальдо личных денежных
переводов. Демографические показатели: ожидаемая продолжительность жизни, общий
коэффициент рождаемости, а также 3 показателя возрастной структуры населения: доля
населения возрастных групп 15-39 и 15-64, а также ЕВТР. Другие показатели:
государственный долг, чистый экспорт, инвестиции в основной капитал, инфляция,
прямые иностранные инвестиции, уровень образования и отношение ВВП к
численности возрастной группы 15-64 в начале периода.
2. Модели, выборки, переменные и коэффициенты
Модели множественной регрессии имеют вид:
Y = b0 + b1*X1 + … + b17*X17 + ε,
где Y – объясняемая переменная;
b0 – константа;
X1 – X17 – независимые переменные (методика построения дана в таблице 1;
b1 – b17 – коэффициенты при переменных (даны в таблицах 2 и 3);
ε – остатки уравнений.
Таблица 1. Переменные и методика их расчета
Переменная
∆GDP1564
Ch/(50-64)
NM
P(15-64)%
P(15-39)%
IMS%
IELIM
NPR%
LEB/W
CBR
lnGDP1564
AFDI
InfD
GFCF%
EBGS%
CCG%
Education
lnGDP
1
Методика расчета
Объясняемая переменная
Рост отношения ВВП к численности возрастной группы 15–64 за период, %,
постоянные цены. Всего 30 пересекающихся периодов продолжительностью
15 лет: 1970–1984, 1972–1986, …, 1999–2013
Независимые переменные
Демографические и миграционные показатели
Отношение численности детей 0–14 лет к численности возрастной группы 50–
64 за 2 года до начала периода, характеризует уровень естественного
воспроизводства трудовых ресурсов
Среднегодовой коэффициент нетто-миграции за период, на 10 000 населения
Доля возрастной группы 15–64 в населении, в среднем за период
Доля возрастной группы 15–39 в населении, в среднем за период
Доля в населении международных мигрантов, в начале периода, %
(international migrant stock, % of population)
Индекс уровня образования международных мигрантов в 28 странах ОЭСР по
странам рождения, рассчитан по данным Доклада ПРООН: доля мигрантов
каждого образовательного уровня из 3-х возможных умножается
соответственно на 1, 2 или 3, затем все суммируется; для каждой страны
показатель является константой
Чистые денежные переводы (разность между полученными и выплаченными),
% от ВВП; пропущенные значения приняты за 0
Отношение ожидаемой продолжительности жизни при рождении в начале
периода к соответствующему среднемировому значению
Общий коэффициент рождаемости, в среднем за 15 лет, но на 3 года ранее
исследуемого периода (birth rate, crude, per 1,000 people)
Дополнительные переменные
Натуральный логарифм от отношения ВВП к численности возрастной группы
15-64 в постоянных ценах (constant 2005 international $), по паритету
покупательной способности (ППС), в начале периода
Прямые иностранные инвестиции (% от ВВП), чистый приток, в среднем за
период, скорректированные на объем экономики; рассчитаны как остатки
уравнения FDI%=a+b*lnGDP+ε
Дефлятор ВВП (inflation, GDP deflator), среднегодовое значение за период, %
Валовое накопление основного капитала, в среднем за 15 лет, временной лаг 5
лет, % от ВВП (gross fixed capital formation)
Внешнеторговый баланс продуктов и услуг в среднем за период, % от ВВП
(external balance on goods and services, % of GDP)
Требования к центральному правительству, кредиты минус депозиты (claims
on central government), % от ВВП в начале периода
Уровень образования населения в начале периода; за основу взят индекс
уровня образования ПРООН1, значение лидера (Австралии) принято за 1,
отсутствующие значения (за 1970-79) приняты равными ближайшим
имеющимся
Вспомогательные переменные
Натуральный логарифм от объема экономики в среднем за период,
http://hdr.undp.org/en/content/education-index
постоянные цены, с учетом ППС
Прямые иностранные инвестиции (% от ВВП), чистый приток, в среднем за
период (foreign direct investment, net inflows, % of GDP)
FDI%
Примечание. Использованы данные Всемирного Банка, если не указано иное. Для того чтобы был яснее
источник данных, английские названия даны в тех случаях, когда соответствующий показатель из базы
данных Всемирного банка используется без существенных изменений.
В таблицах 2 и 3 показаны коэффициенты при переменных в полученных
эмпирических моделях. Незначимые переменные исключены из моделей.2
Таблица 2. Параметры моделей для всех наблюдений (A) и для пересекающихся
выборок (B, C, D, E) с различными ограничениями на переменные
Нет
(Constant)
Ch/(50-64)
AFDI
lnGDP1564
P(15-64)%
P(15-39)%
LEB/W
InfD
GFCF%
EBGS%
Модель A
256.6****
(29.0)
–3.080****
(0.478)
2.146****
(0.178)
–37.34****
(1.07)
0.6703**
(0.3133)
IMS%
IELIM
NPR%
CCG %
CBR
Education
NM≤0;
Ch/(50-64)<3.3
Модель D
457.4****
(62.3)
—
5.059****
(0.844)
–66.90****
(5.06)
NM≤0;
Ch/(50-64)>2.2
Модель E
251.7****
(19.6)
–6.414****
(0.821)
2.505****
(0.266)
–36.76****
(1.41)
1.888****
(0.282)
—
—
—
—
1.670****
(0.355)
—
—
—
63.59****
(8.70)
–0.0184****
(0.0024)
2.121****
(0.090)
0.9440****
(0.0718)
—
62.37****
(14.98)
–0.0139*
(0.0081)
1.760****
(0.162)
0.6406****
(0.1169)
181.3****
(61.4)
–0.1049****
(0.0128)
2.271****
(0.432)
107.89****
(9.97)
–0.0163****
(0.0027)
2.245****
(0.136)
0.9170****
(0.0942)
—
—
—
—
0.9396**
(0.4054)
—
—
—
—
—
–4.149****
(0.741)
–0.2175****
(0.0437)
–0.1156**
(0.0483)
–0.994****
(0.249)
38.10****
(11.37)
1.255****
(0.200)
–8.409***
(2.894)
0.4424**
(0.1757)
–0.0533*
(0.0314)
—
NM
Ограничения
NM≥0;
NM≥0;
Ch/(50-64)<3.3 Ch/(50-64)>2.2
Модель B
Модель C
502.7****
226.2****
(31.5)
(20.1)
–11.24****
–1.602*
(1.74)
(0.926)
3.287****
—
(0.351)
–50.06****
–29.92****
(2.56)
(1.77)
0.3256****
(0.0735)
–4.915**
(2.297)
0.3489**
(0.1415)
–0.1066****
(0.0230)
–0.986****
(0.220)
20.30****
(5.79)
—
—
1.218****
(0.115)
0.1063****
(0.0249)
0.2443**
(0.0973)
—
14.65**
(7.05)
—
—
—
—
—
—
Упрощая, можно сказать, что фактор считается значимым, если вероятность того, что он не
влияет на объясняемую переменную, не превышает 10%.
2
Adjusted R2
Наблюдения
Страны
0.492
3568
165
0.429
849
0.447
954
0.591
331
0.540
1857
47
68
34
107
*, **, ***, **** - уровни значимости 10%, 5%, 1% и 0,1% соответственно. В скобках — стандартные
ошибки.
Таблица 3. Средние значения переменных в различных выборках
Переменные
A
27.47
4.640
0.010
9.240
59.02
39.19
0.978
43.32
21.41
–4.809
0.405
6.31
1.962
1.443
10.62
28.38
0.5248
∆GDP1564
Ch/(50-64)
AFDI
lnGDP1564
P(15-64)%
P(15-39)%
LEB/W
InfD
GFCF%
EBGS%
NM
IMS%
IELIM
NPR%
CCG %
CBR
Education
B
38.40
1.632
1.027
10.447
66.39
37.55
1.152
7.747
23.34
0.187
37.01
9.78
1.973
0.150
15.40
13.59
0.7609
Выборки
C
23.16
5.278
0.327
9.319
58.20
40.45
0.957
25.05
22.28
–2.293
52.67
10.91
2.074
–0.032
8.22
31.74
0.4852
D
73.45
2.103
0.959
9.468
65.89
38.77
1.084
30.29
22.75
–4.916
–28.95
6.38
1.940
2.386
8.29
14.72
0.6913
E
24.56
5.698
–0.526
8.709
56.12
39.62
0.915
66.11
20.49
–7.880
–35.48
3.12
1.912
2.579
9.88
33.54
0.4402
3. Интерпретация результатов
Показатели миграции
В
работе
использовано
несколько
демографических
и
миграционных
показателей, которые находятся друг с другом в корреляционной связи, поэтому не все
они могут быть включены в каждую из построенных моделей для отдельных выборок.
Влияние миграции на экономический рост в разных выборках проявляется поразному.
«Утечка умов» (переменная IELIM) оказывает отрицательное влияние на
экономический рост только в тех странах исхода (выборка E), где особенно велик
разрыв между уровнем образования эмигрантов и населения.
Доля мигрантов в населении (IMS%) положительно связана с экономическим
ростом во всех выборках, кроме C, в которой значение этого показателя наибольшее, и
при этом уровень ЕВТР также выше среднего.
Влияние нетто-миграции значимо, причем положительно, только для выборки B,
для которой характерен не только самый низкий уровень ЕВТР, но и наиболее высокий
уровень жизни населения. Поэтому возможно, что здесь обратная причинно-
следственная связь, когда высокий уровень жизни в сочетании с высоким
экономическим ростом делает страну наиболее привлекательной для мигрантов.
Интересна ситуация с показателем чистых денежных переводов (NPR%). Этот
фактор значим только для выборок с отрицательной нетто-миграцией. Но если в
выборке E проявляется его положительное влияние (как, собственно, и следовало
ожидать), то в модель D он входит со знаком минус. Возможно, это следствие
случайных корреляционных связей, так как выборка D самая маленькая по объему. Но
возможно также, что это имеет определенный смысл. Конечно, вряд ли из-за денежных
переводов экономический рост может замедлиться. Скорее, мы видим замедление
экономического роста в этих странах из-за оттока молодежи, так как большинство
трудовых мигрантов являются обычно людьми молодых трудоспособных возрастов, а в
странах из выборки D доля молодежи и без того относительно невелика. Объяснение
положительной роли высокой доли молодежи в населении дал А.Г. Вишневский. Он
полагает, что это важно для научно-технического прогресса [Вишневский, 1970, 103104]. Молодежь быстрее осваивает новые знания и технологии, за счет молодежи идет
пополнение трудовых ресурсов работниками новых перспективных специальностей
[Вишневский, 2010].
Демографические показатели
Достаточно очевидно, что высокий уровень ЕВТР приводит к низкому росту
эффективности использования трудовых ресурсов, поэтому переменная Ch/(50-64)
входит с отрицательным коэффициентом во все модели, кроме D.
Несмотря на то, что объясняемая переменная выбрана с таким расчетом, чтобы
она меньше зависела от возрастной структуры населения, эта зависимость все равно
остается довольно высокой, хотя в разных выборках она проявляется по-разному.
Положительное влияние доли трудоспособного населения, которое мы видим в модели
для всех наблюдений (A), является следствием положительного влияния этой
переменной в выборке E с относительно высоким уровнем ЕВТР и отрицательной
нетто-миграцией: наблюдения с такими характеристиками составляют большинство от
всех имеющихся. А в выборке B с относительно низким уровнем ЕВТР и
положительной нетто-миграцией большее значение имеет доля людей молодых
трудоспособных возрастов. Это соответствует ранее полученным результатам
[Лифшиц, 2011; Lifshits, 2011].
Переменная, характеризующая уровень ЕВТР, значимо отрицательна во всех
моделях, кроме D. Впрочем, выборка D самая маленькая по числу наблюдений,
поэтому это может быть случайностью.
Положительное
влияние
ожидаемой
продолжительности
жизни
на
экономический рост значимо почти во всех моделях, а уровень рождаемости влияет
отрицательно на экономический рост в странах с высоким уровнем ЕВТР.
Из дополнительных выводов отметим большое положительное значение для
экономического роста такого показателя открытости экономики, как доля иностранных
инвестиций в ВВП, а также отрицательное влияние государственного долга (эти
переменные не встречались автору в работах других исследователей). Хорошо показала
себя также новая переменная, характеризующая уровень образования, она значима для
стран с положительной нетто-миграцией.
4. Дополнительные замечания
Отметим, что неявное влияние на поведение переменных в моделях оказывает
мировая экономическая конъюнктура. На рисунке 1, где изображен рост отношения
мирового ВВП к численности мировых трудовых ресурсов, мы видим, что в последние
20
лет
мировой
экономический
рост
был
довольно
высоким.
Ускорение
экономического роста сопровождалось, в частности, ростом прямых иностранных
инвестиций. Это отражают и построенные модели. Однако мы не знаем, сохранится ли
эта взаимосвязь в будущем.
60
% за 15 лет
50
40
30
20
10
0
Рис. 1. Рост мирового ВВП по отношению к численности мировых трудовых ресурсов (15–64),
% за 15 лет, постоянные цены
Построенные модели в целом приводят к заключению, что период высокого
мирового экономического роста подходит к концу. Но это коснется, прежде всего,
стран с низким уровнем ЕВТР и снижающейся долей трудоспособного населения и
молодежи. Напротив, в тех странах с высоким уровнем ЕВТР, где наблюдается его
снижение, можно ожидать ускорения экономического роста. Поэтому XXI век будет
временем интенсивного выравнивания уровней экономического развития стран мира.
Собственно, такое выравнивание уже началось, мы можем видеть это на рисунке 2, где
линии относительного уровня ВВП на душу населения в самых богатых 10%-ных
группах населения мира начинают стремиться к центру, а нижние линии поднимаются
наверх.
Скорее
всего,
решающим
фактором
такого
сближения
являются
демографические изменения в странах мира.
% от среднемирового уровня
450
1
400
2
350
3
300
4
250
5
200
6
150
7
100
8
50
9
0
10
1960- 1965- 1970- 1975- 1980- 1985- 1990- 1995- 2000- 2005- 20101964 1969 1974 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2012
Russia
Рис. 2. ВВП на душу населения в 10%-ных группах населения мира и в России относительно
среднемирового уровня.
Верхняя линия отражает ситуацию у 10% населения мира, в каждый период времени
проживающих в самых богатых странах. Набор стран в каждой группе может меняться с
течением времени.
В заключение подчеркнем один из важнейших выводов исследования: влияние
нетто-миграции на экономический рост страны в большой мере зависит от уровня
естественного воспроизводства трудовых ресурсов. Понимание этой закономерности
важно для совершенствования миграционной политики.
Литература
Барро Р. Дж., Сала-и-Мартин Х. Экономический рост. М.: БИНОМ. Лаборатория
знаний. 2010.
Вишневский А.Г. Экономические последствия старения трудоспособного
населения. Демографические тетради. Вып. II–III. Киев, 1970.
Вишневский А. Г. Сбережение народа или депопуляция России? Доклад
на XI Международной научной конференции по проблемам развития экономики и
общества. Москва, 6–8 апреля 2010 г. М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2010.
Глущенко Г. И., Пономарев В. А. Миграция и развитие. М.: ЗАО «Издательство
Экономика», 2009.
Лифшиц М. Л. Влияние миграции и естественного воспроизводства трудовых
ресурсов на экономический рост в странах мира. Прикладная эконометрика, 2013, № 3
(31), с. 32-51.
Лифшиц М.Л. Экономико-демографическая роль миграции в глобальном мире и
перспективы России. // Международная миграция населения: вызовы глобализации.
Научная серия «Международная миграция населения: Россия и современный мир». Ред.
В.И. Ионцев. Выпуск 24. М., МГУ им. М.В. Ломоносова, 2011, 53–62.
Преодоление барьеров: человеческая мобильность и развитие. Доклад о
развитии человека 2009. ООН, 2010.
Blanchard O. Debt, deficits, and finite horizons. Journal of Political Economy, 93,
1985, April, 223–247.
Lifshits M. Migration in the global world: economical and demographical roles and
prospects for Russia. // International Migration of Population: Challenges of Globalization.
Scientific Series “International Migration of Population: Russia and the Contemporary
World”, Vol. 24, 2011, 24–33.
Ramsey F. (1928). A mathematical theory of saving. Economic Journal, 38, 1928,
December, 543–559.
Solow R. A contribution to the theory of economic growth. Quarterly Journal of
Economics, 1956, 70 (1), 65–94.
Swan T. Economic growth and capital accumulation. Economic Record, 1956, 32
(November), 334–361.
Weil Ph. Overlapping families of infinitely lived agents. Journal of Public Economics,
1989, 38, 183–198.